Java大厂面试突击:从Spring Boot自动配置到Kafka分区策略实战解析

第一轮核心知识

面试官:请解释Spring Boot中自动配置的工作原理并演示如何自定义一个@ConfigurationProperties组件?

xbhog:自动配置通过EnableAutoConfiguration注解触发,结合当前环境判断(如是否检测到MyBatis依赖)和条件注解(@ConditionalOnClass)来决定是否启用配置类。若需自定义配置,可通过创建带@ConfigurationProperties("my.properties.prefix")的POJO类,并在配置类中标记@EnableConfigurationProperties实现。例如配置数据库连接池:

my.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

面试官:优秀!现在请你描述Kafka Producer实现消息分区的策略逻辑和常见自定义分区场景

xbhog:默认分区器采用RangePartitioner(Kafka 0.11+)按轮询或key哈希分配,业务场景中若需要按用户ID分区可实现Partitioner接口,重写partition()方法。例如电商订单系统按用户维度做分区:

public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes) {return ((Long)key).intValue() % numPartitions;
}

面试官:这个方案能有效提高消费端并行能力。最后问:在高并发场景下如何优化Hibernate的一级缓存性能?


第二轮架构设计

面试官:假设需要设计一个支持Excel导入导出的分布式微服务模块,请说明需要的技术栈选型和关键问题

xbhog:技术选型需要Spring Boot (作为基础) + Spring MVC (文件传输) + MyBatis + JPA (数据处理) + Apache POI (Excel操作) + Redis (幂等处理),关键点包括:1. 使用@Async异步处理上传 2. 基于POI SXSSF模式处理百万级导出 3. 通过Redis分布式锁控制同时导入数量

面试官:考虑得比较全面。如何确保微服务间调用时的接口幂等性实现?请给出具体实现代码样例

xbhog:在调用方生成全局唯一ID存储到Redis,服务端检查ID是否已存在。例如基础拦截器实现:

public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {String id = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("X-Idempotent-Key");if (redisTemplate.hasKey(id)) {return exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.OK);}return chain.filter(exchange.mutate().request(mutableRequest -> mutableRequest.headers().add("X-Handled-Idempotent", "true")).build());
}

面试官微笑着补充:这个实现能有效防止重复提交,但需要考虑Token的失效时间设置。继续第三个问题...


终极挑战环节

面试官:详细说明你设计过的最复杂的分布式链路追踪方案,涉及技术组件和实现原理

xbhog:在金融交易系统中采用Brave + Zipkin方案,通过动态插入Span上下文(TraceId、ParentId)实现跨微服务追踪。配合Spring Cloud Sleuth的@NewSpan注解在关键入口方法注入span,并结合ELK存储链路ID实现日志关联分析...


面试官收尾:非常专业的回答!你今天的表现给我们留下了深刻印象,我们会尽快通过邮件发送offer通知。(此时面试官的表情管理专家本能使他嘴角微微上扬)


知识点详解附录

  1. Spring Boot自定义配置

    • 技术细节@Component + @ConfigurationProperties组合创建可配置的Bean
    • 业务场景:动态调整第三方支付的回调超时时间
  2. Kafka自定义分区器

    • 策略实现:需要实现Partitioner接口的partition方法
    • 高阶设计:结合Consul存储分区策略配置实时生效
  3. POI SXSSF模式

    • 优势:内存消耗恒定(仅保持可视行数在内存)
    • 适用场景:百万级数据Excel实时导出(如HR系统年审报表)
  4. Redis Idempotent方案

    • 关键参数SETNX EX NX组合实现带过期时间的唯一Key
    • 吞吐优化:使用Redis Cluster分片存储
  5. 分布式链路追踪

    • 核心技术:Span的唯一ID与父ID关联形成树状日志链
    • 生产实践:通过JVM Agent自动注入埋点代码的Arthas方案

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